Artificiell intelligens och maskininlärning är den del av datavetenskap som är korrelerade med varandra. Dessa två tekniker är de mest trendiga teknikerna som används för att skapa intelligenta system.
Även om dessa är två relaterade tekniker och ibland använder människor dem som en synonym för varandra, men båda är fortfarande de två olika termerna i olika fall.
På en bred nivå kan vi skilja både AI och ML som:
css-omslutningstext
AI är ett större koncept för att skapa intelligenta maskiner som kan simulera mänskligt tänkande och beteende, medan maskininlärning är en applikation eller delmängd av AI som gör att maskiner kan lära sig av data utan att vara explicit programmerad.
Nedan är några huvudskillnader mellan AI och maskininlärning tillsammans med översikten över artificiell intelligens och maskininlärning.
Artificiell intelligens
Artificiell intelligens är ett område inom datavetenskap som gör ett datorsystem som kan efterlikna mänsklig intelligens. Den består av två ord ' Artificiell ' och ' intelligens ', vilket betyder 'en mänskligt skapad tankekraft.' Därför kan vi definiera det som
Artificiell intelligens är en teknik med vilken vi kan skapa intelligenta system som kan simulera mänsklig intelligens.
Det artificiella intelligenssystemet behöver inte vara förprogrammerat, istället för det använder de sådana algoritmer som kan fungera med sin egen intelligens. Det involverar maskininlärningsalgoritmer som Reinforcement learning algorithm och deep learning neurala nätverk. AI används på flera platser som Siri, Googles AlphaGo, AI i schackspel, etc.
hur man hittar blockerade nummer på Android
Baserat på kapacitet kan AI klassificeras i tre typer:
För närvarande arbetar vi med svag AI och allmän AI. Framtiden för AI är Strong AI för vilken det sägs att den kommer att vara intelligent än människor.
Maskininlärning
Maskininlärning handlar om att utvinna kunskap från datan. Det kan definieras som,
Maskininlärning är ett underområde av artificiell intelligens, som gör det möjligt för maskiner att lära sig av tidigare data eller erfarenheter utan att vara explicit programmerad.
Maskininlärning gör det möjligt för ett datorsystem att göra förutsägelser eller fatta vissa beslut med hjälp av historisk data utan att vara explicit programmerad. Maskininlärning använder en enorm mängd strukturerad och semistrukturerad data så att en maskininlärningsmodell kan generera korrekta resultat eller ge förutsägelser baserat på dessa data.
10 av 60
Maskininlärning fungerar på algoritmer som lär sig på egen hand med hjälp av historiska data. Det fungerar bara för specifika domäner som om vi skapar en maskininlärningsmodell för att upptäcka bilder av hundar, kommer det bara att ge resultat för hundbilder, men om vi tillhandahåller en ny data som kattbild kommer den att inte svara. Maskininlärning används på olika ställen, till exempel för onlinerekommendationssystem, för Googles sökalgoritmer, e-postspamfilter, Facebook Auto väntaggningsförslag, etc.
Det kan delas in i tre typer:
Viktiga skillnader mellan artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML):
| Artificiell intelligens | Maskininlärning |
|---|---|
| Artificiell intelligens är en teknik som gör det möjligt för en maskin att simulera mänskligt beteende. | Maskininlärning är en delmängd av AI som gör att en maskin automatiskt kan lära sig från tidigare data utan att programmera explicit. |
| Målet med AI är att göra ett smart datorsystem som människor för att lösa komplexa problem. | Målet med ML är att låta maskiner lära sig av data så att de kan ge korrekt utdata. |
| Inom AI gör vi intelligenta system för att utföra alla uppgifter som en människa. | I ML lär vi maskiner med data att utföra en viss uppgift och ge ett korrekt resultat. |
| Maskininlärning och djupinlärning är de två huvudsakliga undergrupperna av AI. | Deep learning är en huvuddel av maskininlärning. |
| AI har ett mycket brett omfång. | Maskininlärning har en begränsad omfattning. |
| AI arbetar med att skapa ett intelligent system som kan utföra olika komplexa uppgifter. | Maskininlärning arbetar med att skapa maskiner som endast kan utföra de specifika uppgifter som de är utbildade för. |
| AI-systemet är oroad över att maximera chanserna till framgång. | Maskininlärning handlar främst om noggrannhet och mönster. |
| Huvudapplikationerna för AI är Siri, kundsupport med hjälp av catboats , Expertsystem, onlinespel, intelligent humanoid robot, etc. | De huvudsakliga tillämpningarna för maskininlärning är Online rekommendationssystem , Googles sökalgoritmer , Förslag på att tagga vänner på Facebook automatiskt , etc. |
| Baserat på kapacitet kan AI delas in i tre typer, som är, Svag AI , Allmän AI , och Stark AI . | Maskininlärning kan också delas in i huvudsakligen tre typer som är Övervakat lärande , Oövervakat lärande , och Förstärkningsinlärning . |
| Det inkluderar lärande, resonemang och självkorrigering. | Det inkluderar lärande och självkorrigering när det introduceras med nya data. |
| AI hanterar helt strukturerad, semistrukturerad och ostrukturerad data. | Maskininlärning handlar om strukturerad och semistrukturerad data. |